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Ripple-65B Preview 发布，自称美国最佳智能体编程开放权重模型
文章要点
- 1前谷歌研究员创立的 Ricursive Intelligence 发布 Ripple-65B Preview，自称在美国开放权重模型中智能体编程表现最出色
- 2官方称该模型在 TerminalBench 2.1 上优于 Meta Muse Spark Open 816B、NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B 等更大规模对手
- 3Ripple-65B Preview 为稠密模型，在 12T Token 上预训练，支持 1M 上下文长度
- 4公司称模型从头开发和训练成本为 3,200 万美元，约合 2.14 亿元人民币
决策要点
一家小实验室宣称以 3,200 万美元训练的 65B 模型在智能体编程上胜过数百 B 级对手，若属实会改变该赛道的成本门槛认知，但目前只是官方自述。
- 影响：65B 稠密开放权重模型的自部署硬件门槛远低于 816B、550B 级对手；1M 上下文对长代码库的智能体编程场景有直接价值；对标成绩仅官方口径，选型决策暂不宜据此调整。
- 参考：可考虑将其列入智能体编程模型候选清单，待 TerminalBench 2.1 成绩有独立复现后再试点；值得先测算 65B 稠密模型自部署与现有 API 用量之间的成本差。
- 依据：对标结论来自 Ricursive Intelligence 官方口径，暂无独立验证；12T Token 预训练、1M 上下文与 3,200 万美元训练成本均为公司披露数字。
正文
IT之家 11 月 6 日消息，由前谷歌研究员创立的人工智能实验室 Ricursive Intelligence 当地时间本月 4 日发布了 Ripple-65B Preview，宣称其在美国开放权重模型中拥有最为出色的智能体编程表现。
Ricursive Intelligence 此前的工作专注于 AI 驱动的芯片设计平台，而 Ripple-65B Preview 是其专用模型的通用变体。其在 TerminalBench 2.1 上的表现优于 Meta Muse Spark Open 816B、NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B 等规模显著更大的竞争者。
Ripple-65B Preview 是一款稠密模型，在 12T Token 上预训练而成，支持 1M 上下文长度。Ricursive Intelligence 称该模型从头开发和训练的成本为 3,200 万美元（IT之家注：现汇率约合 2.14 亿元人民币）。
来源：IT之家·人工智能 · ithome.com